1、C o m m u n i c a t i o n&I n f o r m a t i o n T e c h n o l o g y N o.4.2 0 2 3通信与信息技术2 0 2 3 年第4 期(总第2 6 4 期)C h a t G P T 工作原理及对未来工作方式的影响邵昱安康市委党校，陕西安康7 2 5 0 0 0摘 要：介绍了C h a t G P T 的工作原理，重点介绍其基于大规模语料库进行训练的方法和使用T r a n s f o r m e r 架构实现的自注意力和多头注意力机制。探讨了C h a t G P T 对未来工作方式的影响，包括自动化、智能化和改变人机交互方
2、式。C h a t G P T 作为一种新兴的人工智能技术，将会对未来的工作方式和就业市场产生深远的影响。关键词：C h a t G P T;自然语言处理；大规模语料库；人机交互；就业市场中图分类号：T P 2 4文献标识码：A文章编号：1 6 7 2-0 1 6 4(2 0 2 3)0 4-0 1 1 3-0 5近年来，随着人工智能技术的快速发展，聊天机器人逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。聊天机器人可以帮助人们解决各种问题，提供个性化的服务，并且随着技术的不断提升，聊天机器人的交互方式也越来越接近人类的交互方式。其中，基于大规模语料库训练的C h a t G P T 技术，作为近年来的研
3、究热点之一，已经在自然语言处理领域取得了巨大的进展。基于C h a t G P T 技术四的工作原理，重点关注其大规模语料库进行训练的方法和使用T r a n s f o r m e r 架构实现的自注意力和多头注意力机制。探讨C h a t G P T 对未来工作方式的影响，包括自动化、智能化和改变人机交互方式等方面。1 C h a t G P TC h a t G P T 是由O p e n A I 开发的自然语言处理模型，其第一个版本于2 0 1 8 年6 月发布，是O p e n A I 研究机构开发的一种自然语言处理技术。它可以自动生成高质量的自然语言文本，包括对话、文章、新闻报道等
4、。C h a t G P T 技术的基础是深度学习，它采用了一种称为T r a n s f o r m e r 的架构，用于训练一个能够预测下一个单词的模型。C h a t G P T 采用了大规模互联网语料库来训练模型，C h a t G P T-4 拥有高达1.1 5 万亿个参数的模型，是目前为止最大的自然语言处理模型之一，能够生成更加自然流畅、准确的语言。2 C h a t G P T 的构架C h a t G P T 技术的基础是深度学习，它采用了一种称为T r a n s f o r m e r 的架构 2 ,T r a n s f o r m e r 架构是一种用于自然语言处理的深
5、度学习模型架构，由G o o g l e 公司提出。T r a n s f o r m e r的出现背景可追溯到2 0 1 7 年，当时G o o g l e 提出了一种基于自注意力机制的神经网络模型T r a n s f o r m e r,用于解决机器翻译问题。在此之前，机器翻译领域的主流方法是使用循环神经网络(R N N)和卷积神经网络(C N N)等序列模型。但是这些模型存在着一些问题，如R N N 存在梯度消失和梯度爆炸的问题，而C N N 则不能捕捉到长距离依赖关系。T r a n s f o r m e r 通过引入自注意力机制和位置编码，解决了序列模型存在的问题，同时具有更好的
6、并行化能力，使得模型训练速度更快，更适合处理长序列任务。T r a n s f o r m e r 成功在自然语言处理领域产生了广泛的影响，成为许多自然语言处理任务的基础模型，如文本生成、语言模型、问答系统等。T r a n s f o r m e r 总体架构图如图1 所示：O u t p u tP r o b a b s t i e sN xN xP o s i t i o n a lE n c o d i n gP o s i t i o n a lE n c o d i n gE m bi n gI n p u t sO u t p u t s(s h i l t e d r i g
7、h t)图1 T r a n s f o r m e r 总体架构图3 C h a t G P T 工作原理C h a t G P T 是一种基于神经网络的自然语言处理模型，其工作原理基于G P T-3.5 架构。它是一个基于T r a n s f o r m e r 的自回归语言模型，旨在生成类似于自然语言的响应，使人机对收稿日期：2 0 2 3 年4 月3 日；修回日期：2 0 2 3 年6 月8 日1 1 3通信与信息技术2 0 2 3 年第4 期(总第2 6 4 期)话更加流畅和自然。具体来说，C h a t G P T 首先使用一组预训练的参数来学习文本数据的统计分布。这意味着它已经
8、接受了大量的自然语言文本数据，例如新闻文章、维基百科页面、小说等，并且已经从这些数据中学习了语言的结构和规则。因此，当C h a t G P T 接收到一个输入时，它可以根据已经学到的知识来生成响应。C h a t G P T 使用的核心组件是T r a n s f o r m e r 架构中的自注意力机制。在这种机制下，模型可以对输入序列中的所有单词进行编码，使得模型能够对上下文进行全局理解。自注意力机制允许模型在生成响应时动态地关注输入序列中不同的单词，从而生成更加准确和自然的响应。C h a t G P T 还使用了许多其他技术来进一步提高其性能和实用性，例如零样本学习、多任务学习、动态
9、控制响应长度等等。这些技术使得C h a t G P T 成了一个非常强大的自然语言处理模型，能够处理各种对话任务，例如闲聊、问题回答、翻译等等。其工作模型如下图2 所示。2 p lC a k e t d a n s r s t r a l l e n d a l sa n d t a i n a r p i n t d p s k y9 p!C o a d e s m p r i a s d a t a n dr a n a n w a r d m o d a tS m sO p i n l m a p o k y a n a i h n s t t h ea a n d m o im t
10、o e u m n t l w r i n g u g o t h mA p r n g aa r t o n er o n p t d u t n e t0A p r o n g i m dno u p ea r y0A n w p r n g i sa nh d a a u t.A b b d ed m e u n t rd a t e d c u p a tb h w t tB B DA l b h r n n k i t eo o n t es a sm e0-0-0-00-0 0-0n e o r o d d iW o o d i n t eu d p e kw p t sn o t
11、 p tT h w u d n a tw*a n s s do u o t a n t hwh图2 C h a t G P T 的工作模型3.1 T r a n s f o r m e r 的核心技术T r a n s f o r m e r 的核心技术3 是自注意力机制 4(s e l f-a t t e n t i o n m e c h a n i s m),T r a n s f o r m e r 编码器由多个自注意力层(s e l f-a t t e n t i o n l a y e r)和全连接层组成。在每个自注意力层中，输入首先被分成三个部分：查询向量(q u e r y)、
12、键向量(k e y)和数值向量(v a l u e)。这三个向量通过乘以权重矩阵得到三个新的向量，然后计算查询向量与键向量的相似度，得到一个权重向量，再将权重向量与数值向量做加权求和，就得到了自注意力层的输出。多个自注意力层的输出再经过全连接层进行最终的表示，从而用于下游的自然语言处理任务。3.1.1 自注意力机制(s e l f-a t t e n t i o n m e c h a n i s m)的运算原理T r a n s f o r m e r 中的自注意力机制可以分为三个步骤：计算注意力权重、加权求和前馈神经网络。以E n c o d e r 中的自注意力机制为例：计算注意力权重对
13、于输入的序列S X=x _ 1,x _ 2,x _ n S,首先将其经过三个全连接层映射成三个向量$Q=q 1,q 2,.q n S、S K=k _ 1,k _ 2.k _ n S 和S V=v _ 1,v _ 2.v _ n$,然后通过点积计算注意力权重，具体计算方法如公式(1):(器)A t t e n t i o n(Q,K,V)=s o f t m a xV(1)其中S d _ k S 是向量S K S 的维度，S t e x t s o f t m a x S 函数将点积结果转化为概率分布，然后将概率分布与向量$V S 加权求和得到注意力向量。加权求和通过注意力权重和向量$V$的加权
14、求和得到上下文向量S Z S,如公式(2):Z=A t t e n t i o n(Q,K,V)(2)前馈神经网络将上下文向量$Z$经过一个前馈神经网络得到输出向量S O S,如公式(3):0=R e L U(Z W 1+b 1)W 2+b 2(3)其中$i t e x t R e L U S 是激活函数，$w _ 1$、S b _ 1$、S W _ 2 S 和S b _ 2 S 是可学习的参数。通过这三个步骤，T r a n s f o r m e r 的自注意力机制可以将每个位置的表示与其他位置的表示相互关联起来，从而捕捉到序列中的全局关系。3.1.2 T r a n s f o r m
15、e r 多头注意力机制T r a n s f o r m e r 的另一个核心技术是多头注意力机制5(m u l t i-h e a d a t t e n t i o n),它能够让模型学习到不同注意力机制的组合，以提高模型的表示能力。T r a n s f o r m e r 的多头注意力机制是指将输入通过不同的线性映射(即不同的“头”)分别进行自注意力计算，最后将结果进行拼接和再次线性变换得到输出。其工作原理如下：首先通过$h$个不同的线性映射(或者称作“头”)S W _ j Q,W _ j K,W _ j V$将输入S X S 映射到S h$维空间中，得到S Q _ i=W _ i Q
16、 X,K _ i=W _ i K X,V _ i=W _ j V X S。分别对每个头S i$进行点积注意力计算，计算为公式(4):)A t t e n t i o n(Q,K,V?)=s o f t m a xV?(4)(其中，S d _ k S 为$K _ i$的维度，即每个头的$K _ i$的维度相同。将S h S 个头的注意力结果拼接起来，得到：S t e x t M u l t i H e a d (X)=t e x t C o n c a t (h e a d _ 1,h e a d _ 2.he a d _ h)S,其中S h e a d _ i=t e x t A t t e n t i o n (Q _ i,K _ i,v _ i)s。通过一个全连接层$W O$对拼接结果进行线性变换，得到最终输出：S t e x t O u t p u t (X)=W O t e x t M u l t i H e a d (X)S。相比于单头注意力机制，多头注意力机制可以同时学习1 1 4人工智能C h a t G P T 工作原理及对未来工作方式的影响不同特征的表示，从而更好地提
